[发明专利]基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法

说明书

本发明公开了一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，利用IMSI码识别器获取所有经过人员的手机IMSI码，通过近距空间关系判别算法，计算出目标的通过速度，区分出行人与车乘人员；利用电子车牌阅读器获取电子车牌中所存储的车主的IMSI码，与车乘人员IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；若车主IMSI无法匹配，利用两组设备的采集时间，将人车关系进行绑定，并判断出车内人员数量；通过角度重构与几何推导的方法，从空间位置上分辨出驾驶员与乘客；最后，将这些数据信息整合成新的数据集，传输至网络终端，达到人车协同识别的效果。

技术领域

本发明主要属于信息识别领域，具体为一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法。

背景技术

随着社会经济的高速发展，社会车辆的快速增长，对于车辆及其车内人员识别的技术需求日益增长，基于机器视觉及图像处理的识别技术备受关注，其也在近几年得到了广泛的应用与发展。与此同时，电子车牌的持续发展，给人车识别提供了一种新的发展环境，通过电子车牌读取器直接获取电子车牌中所存储的信息，达到车辆识别的效果。

为了实现良好的人车识别，现有的一些公开的专利和论文都提出了各自的理论解决方案。目前大部分识别方法所依托的都是通过摄像头所采集到的视频及以图像，运用图像处理以及是深度学习，将人车识别分割成车牌图像识别以及人脸识别两部分，进而解析出人员与车辆信息。该类方法较为普遍并且实用性很高，但仍存在不少问题。

1)首先，运用视频及图像进行识别，对于视频图像有一定的清晰度要求，遇到诸如雨雪等恶劣天气，对于视频图像的影响十分严重，甚至无法获取到完整的车辆图像，严重降低了识别精度。

2)其次，此类方法在进行人车识别时，本质上分为人脸识别与车牌识别两部分，并未确定人车关系，数据需要进行二次关联，加重了数据处理的工作量。同时，若视频图像中出现多车多人的情况，人车关系无法绑定，会影响识别的效果，造成部分错误识别。

3)最后，由于视频图像获取途径的局限性，并不能完全采集到车内全部人员信息。同时，若车内存在复数人员，无法确认车内人员身份，即何人为乘客，何人为驾驶员，识别效果不理想。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于手机IMSI码与电子车牌的人车协同识别方法，具体步骤为：

步骤1、利用IMSI识别器，获取所有经过的人员手机IMSI码以及手机信息；

步骤2、利用电子车牌阅读器，读取通过车辆的相关信息，所述车辆的相关信息包括车主IMIS码；

步骤3、根据手机信息，利用近距空间信号强度算法，计算出目标通过速度，区分出行人与车乘人员，并将相同时间内以相同速度通过的车乘人员视为同一组车乘人员；

步骤4、将读取的车主IMSI码与步骤3中车乘人员的IMSI码进行检索匹配，区分出驾驶员与乘客；

若车主IMSI码无法匹配，通过多个采集点位进行数据碰撞，利用两组采集设备的采集时间，将人车关系重新进行绑定，并判断出车内人员数量；

通过角度重构与几何推导的方法，从空间关系上辨别出驾驶员与乘客；

步骤5、将处理后的数据信息整合成新的数据集，上传至网路中心进行保存与记录。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明能够将人与车辆进行协同识别，确定车内人员身份，绑定人车关系，增添了检测数据维度；同时，本发明克服了环境、照明和天气等其他因素的影响，能够在任何情况下工作运转，技术韧性高；并且，对于设备所采集的数据无需进行复杂算法处理，降低了识别工作量和成本。

附图说明